Hugging Face 在 Optimum Intel 中集成 OpenVINO，加速 Transformer 模型推理
Hugging Face 将 Intel OpenVINO 加入 Optimum Intel，用户可用 OpenVINO Runtime 在多种 Intel 处理器上对 Transformers 模型执行推理，模型可托管于 Hugging Face hub 或本地。
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今日 3 条Hugging Face BlogAI 评分3838
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 在 🤗 Evaluate 中加入语言模型偏见评估指标
Hugging Face 为 🤗 Evaluate 库新增偏见度量与测量功能，用于评估 GPT-2、BLOOM 等因果语言模型的偏见。该流程先用 🤗 Datasets 中的预定义提示词生成文本，再用 🤗 Evaluate 的指标打分，示例覆盖 Toxicity、Polarity 和 Hurtfulness 三类任务。
Hugging Face BlogAI 评分3434 从 PyTorch DDP 到 Accelerate 再到 Trainer：轻松掌握分布式训练
Hugging Face 发布教程，演示如何通过三个递进抽象层级实现多 GPU 分布式训练：原生 PyTorch DDP、🤗 Accelerate 轻量封装以及 🤗 Transformer 的 Trainer API。Accelerate 可在零代码改动下支持单 GPU 和 TPU 运行，Trainer 则抽象掉所有样板代码并支持多种设备和分布式场景。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 发布 MTEB 文本嵌入基准
Hugging Face 发布 MTEB（Massive Text Embedding Benchmark），用于在多种嵌入任务上衡量文本嵌入模型性能，包含 56 个数据集、8 类任务，覆盖多达 112 种语言，榜单已汇总超过 2000 条结果。
推荐理由：MTEB 把 56 个数据集、8 类任务和 2000 多条结果汇总成统一榜单，读者可据此理解文本嵌入模型的选型依据。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face Inference Endpoints 上手指南
Hugging Face 推出 Inference Endpoints，可将 Hub 上的模型一键部署到云端托管基础设施。文中以 Swin 图像分类模型为例，演示了在 AWS eu-west-1 单 GPU 实例上部署，并介绍 Public、Protected、Private 三种访问级别，其中 Private 通过 AWS PrivateLink 的 VPC Endpoint 访问。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face Diffusers 0.5.1 起支持 Flax，在 TPU 上用 JAX 运行 Stable Diffusion
Hugging Face Diffusers 自 0.5.1 版本起支持 Flax，可在 Colab、Kaggle 或 Google Cloud 的 TPU 上运行 Stable Diffusion 推理。
推荐理由：Hugging Face 官方给出在 TPU 上用 JAX/Flax 并行跑 Stable Diffusion 的完整步骤与实测耗时，可迁移到多设备推理。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 复盘 BLOOM 推理优化：延迟降低 5 倍、吞吐提升 50 倍
Hugging Face 团队复盘了为 BLOOM 构建推理服务器的优化过程，在数周内实现延迟降低 5 倍、吞吐提升 50 倍。
推荐理由：Hugging Face 团队复盘 BLOOM 推理优化全过程，从 PP 到 TP、自定义 kernel 的取舍细节可供工程实践参考。
Hugging Face BlogAI 评分3030 Hugging Face 为模型和数据集引入 DOI
Hugging Face 宣布用户可直接在 Hub 上为模型或数据集生成 DOI，其他人在模型或数据集页面点击“Cite this model/dataset”即可引用。该功能与 DataCite 合作，注册用户填写元数据后即可获得 DOI，新版本发布时 DOI 可更新、旧版本随之失效。带 DOI 的数据集和模型将永久保留，仅能通过向官方提交请求删除。
Hugging Face BlogAI 评分4242 rinna 发布 Japanese Stable Diffusion：基于 Stable Diffusion 微调的日语文生图模型
rinna 基于 Stable Diffusion 微调出日语专用文生图模型 Japanese Stable Diffusion，可理解日语特有词汇、拟声词与专有名词并生成日式风格图像。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Hugging Face 在 Hub 上推出零样本评估，支持 660 亿参数大模型免费评测
Hugging Face 的 Evaluation on the Hub 现已支持对 Hub 上任意因果语言模型进行零样本评估，无需编写代码，由 AutoTrain 驱动，目前支持最高 660 亿参数的模型，更大模型的支持即将推出。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face AutoTrain 新增图像分类功能
Hugging Face AutoTrain 新增图像分类任务，用户无需编写代码即可训练模型。上传数据后选择模型候选数量，AutoTrain 会自动尝试多个模型架构并停止表现不佳的训练，最佳模型达到 84% 准确率。使用 5 个候选模型且图片少于 500 张时可免费训练。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Accelerate 如何借助 PyTorch 运行超大模型
Hugging Face 介绍 Accelerate 如何借助 PyTorch 的 meta device、自动 device map 和分片 checkpoint，在显存与内存不足的消费级硬件上加载并运行超大语言模型。
推荐理由：原文拆解了 Accelerate 借助 PyTorch meta device 与分片加载运行超大模型的完整流程，可迁移到本地部署实践。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 联合 Intel Labs 与 UKP Lab 发布 SetFit 少样本微调框架
Hugging Face 与 Intel Labs、UKP Lab 合作发布 SetFit，一个无需提示词的 Sentence Transformers 少样本微调框架。
推荐理由：原文给出 SetFit 的两阶段训练流程与 RAFT 基准对比，读者可据此判断少样本分类的可用性与成本。
Hugging Face BlogAI 评分1212 Hugging Face 推出 Ethics and Society 通讯，首期聚焦 AI 伦理落地
Hugging Face 发布首期 Ethics and Society 通讯，计划按季节在春分、秋分、夏至、冬至发布，由公司内部跨团队开放小组“Ethics and Society regulars”共同撰写。该通讯围绕协作、责任与透明三大创始价值观，分享将伦理落地到机器学习开发中的思考与实践。Hugging Face 同期上线模型与 Spaces 仓库“flag”功能，用于上报伦理与法律问题。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 用 DeepSpeed 和 Accelerate 实现极快的 BLOOM 推理
Hugging Face 发布教程，展示如何用 DeepSpeed-Inference、Accelerate 和 DeepSpeed ZeRO 为 176B 参数的 BLOOM 模型做推理，并给出在 8x80GB A100 上的实测数据。
推荐理由：文章给出 BLOOM 176B 在多种并行与量化方案下的实测吞吐和显存占用，可作为大模型推理部署的选型参考。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 diffusers 0.3 发布：新增图生图、Textual Inversion 与显存优化
Hugging Face 发布 diffusers 0.3，新增图生图 pipeline、Textual Inversion、实验性 inpainting 与 ONNX 导出等能力。
推荐理由：diffusers 0.3 集中补齐图生图、Textual Inversion 与显存优化，可据此判断扩散模型工具链的成熟度。
Hugging Face BlogAI 评分2626 如何训练你的第一个 Decision Transformer
Hugging Face 发布教程，教你从零训练一个离线 Decision Transformer，让 HalfCheetah 学会奔跑。该模型基于 GPT-2 架构，将强化学习抽象为条件序列建模问题，通过输入 Return-to-go、状态和动作自回归预测未来动作。
Hugging Face BlogAI 评分3030 如何用 Megatron-LM 训练语言模型
Hugging Face 发布教程，讲解如何在 NVIDIA GPU 上用 Megatron-LM 训练 GPT2 语言模型并接入 Transformers。Megatron-LM 通过高效 DataLoader、Fused CUDA Kernels 和 Apex 的 Fused AdamW 优化器提升训练速度，但上手难度高于 Accelerate 和 Trainer。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 支持的 OpenRAIL：面向开放且负责任 AI 的许可框架
Hugging Face 支持的 RAIL Initiative 推出 OpenRAIL 许可框架，允许免版税访问、下游使用与再分发 AI 模型及其衍生品，同时嵌入针对特定关键场景的使用限制条款。该框架借鉴 BigScience、开源与 Creative Commons 的做法，主张开源许可不适配 ML 模型的技术特性，需以基于证据的方式划定开放使用与社会风险之间的边界。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何在 Hugging Face Spaces 上用 3Dmol.js 可视化蛋白质
Hugging Face 博客介绍如何用 3Dmol.js 和 Gradio 的 HTML block 在 Hugging Face Spaces 中可视化蛋白质结构，应用可接受 4 位 PDB 代码或上传 PDB 文件，并从 RCSB 蛋白数据库获取结构。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 如何用 Diffusers 运行 Stable Diffusion
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 Diffusers 库运行 Stable Diffusion 文生图模型，并解释其 Latent Diffusion 的工作原理。
推荐理由：原文给出 Stable Diffusion 在 Diffusers 中的完整调用方式与自定义推理管线写法，可迁移到其他扩散模型。
Hugging Face BlogAI 评分3030 用 Hugging Face Transformers 和 Habana Gaudi 预训练 BERT
Hugging Face 发布教程，演示如何在 AWS DL1 实例上借助 Habana Gaudi 从零预训练 BERT-base，并使用 Transformers、Optimum Habana 和 Datasets 库完成 masked-language modeling 任务。
Hugging Face BlogAI 评分2222 在 Vertex AI 上部署 🤗 ViT 模型
Hugging Face 展示了如何将 🤗 Transformers 中的 ViT B/16 模型部署到 Google Cloud 的 Vertex AI 平台，用比 Kubernetes 方案更少的代码实现同等扩展能力。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Optimum Graphcore 深度解析：在 IPU 上微调 Vision Transformer
Hugging Face 与 Graphcore 联合发布 Optimum Graphcore 库，支持在 IPU 上微调 ViT 等 Transformer 模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Hugging Face 详解 LLM.int8() 8-bit 矩阵乘法与 transformers 集成
Hugging Face 将 LLM.int8() 8-bit 量化集成进 transformers 与 accelerate，可在不损失性能的前提下把大模型显存占用降到约四分之一。
推荐理由：Hugging Face 官方详解 LLM.int8() 量化原理与 transformers 集成细节，并给出实测数据与代码示例。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 推出 Skops：将 scikit-learn 模型托管到 Hub
Hugging Face 发布新库 Skops，支持将 scikit-learn 模型托管到 Hugging Face Hub，并可为模型创建 model card 进行文档化与协作。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 的 TensorFlow 哲学：为何 transformers 全面拥抱 Keras
Hugging Face 阐述了其 transformers 库在 TensorFlow 上的设计哲学：所有 TensorFlow 模型都是 Keras Model 对象，所有层都是 Keras Layer 对象，用户可直接调用 fit()、compile()、predict() 等方法。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 TF Serving 在 Kubernetes 上部署 🤗 ViT
Hugging Face 发布教程，讲解如何用 Docker 和 Kubernetes 将上一篇文章中的 Vision Transformer（ViT）本地部署扩展为可服务多用户的部署。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何训练和微调 Sentence Transformers 模型
Hugging Face 发布教程，介绍如何从零构建或微调 Sentence Transformers 模型，涵盖数据准备、损失函数选择、训练与上传 Hugging Face Hub 的完整流程。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 深度强化学习课程：Proximal Policy Optimization (PPO)
Hugging Face 深度强化学习课程第 8 单元讲解 Proximal Policy Optimization (PPO)，通过裁剪当前与旧策略的概率比至 [1−ϵ, 1+ϵ] 区间来限制每轮策略更新幅度，避免更新过大导致训练不稳定。课程随后用 PyTorch 从零实现 PPO，并在 CartPole-v1 和 LunarLander-v2 上验证。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 推出 Private Hub：机器学习协作与部署新方式
Hugging Face 发布 Private Hub（PH），为机器学习全生命周期提供统一工具，支持安全合规地协作与部署。PH 以 Hugging Face Hub 为核心，后者已托管超 60K 模型、6K 数据集和 6K 演示应用，均以 Git 仓库形式进行版本控制。该产品旨在解决约 90% 模型无法进入生产、工具陌生、工作流非标准化及团队重复开发等问题。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Nyströmformer：用 Nyström 方法以线性时间与内存近似自注意力
Hugging Face 博客介绍 Nyströmformer，一种用 Nyström 方法近似标准自注意力的高效 Transformer，将时间和内存复杂度从 O(n²) 降至 O(n)。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 就美国国家 AI 研究资源（NAIRR）中期报告提交建议
Hugging Face 于 2022 年 6 月下旬向白宫 OSTP 和 NSF 提交了对 NAIRR 中期报告的回应，建议任命技术与伦理专家担任顾问、制定模型与数据文档标准（如 Model Cards）、为跨学科非技术专家提供低代码或无代码工具（如 AutoTrain），并投入法律专业能力制定 Responsible AI Licenses。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 为 🤗 Datasets 新增音频与图像文档
Hugging Face 为 🤗 Datasets 补充了音频和图像数据集的文档，Quickstart 新增按模态加载与处理数据的端到端示例，并引入 to_tf_dataset 函数，可将数据集转换为 tf.data.Dataset 供 TensorFlow 或 Keras 训练。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 TensorFlow 和 XLA 加速文本生成
Hugging Face 官方博客介绍，在 transformers 中用 TensorFlow 做文本生成现在可以通过 jit_compile=True 启用 XLA 编译，速度最高提升 100 倍，部分场景比 PyTorch 快 9 倍。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 TensorFlow 文本生成接入 XLA 的一行改法与 padding 技巧，可迁移到实际推理加速。
Hugging Face BlogAI 评分2222 用 TF Serving 在 Hugging Face 部署 TensorFlow 视觉模型
Hugging Face 与外部贡献者为 Transformers 加入了 Vision Transformer、Masked Autoencoders、RegNet、ConvNeXt 等 TensorFlow 视觉模型。
Hugging Face BlogAI 评分1717 Hugging Face 深度强化学习课程 Unit 7：Advantage Actor Critic (A2C)
Hugging Face 深度强化学习课程发布 Unit 7，讲解 Advantage Actor Critic（A2C）这一结合基于策略与基于价值方法的混合架构，通过 Actor 控制智能体行为、Critic 评估动作优劣来降低 Reinforce 中蒙特卡洛采样带来的高方差。课程使用 Stable-Baselines3 在 PyBullet 机器人环境中训练双足步行者和蜘蛛两个智能体行走。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何用对抗数据动态训练你的模型
Hugging Face 博客介绍动态对抗数据收集（DADC）：让用户在与模型交互中刻意"骗过"模型，再把对抗样本用于训练，多轮重复以提升鲁棒性。教程以 MNIST 手写数字识别为例，模型训练 20 个 epoch 后在测试集上达到 89% 准确率，并用 🤗 Spaces 搭建交互与标记（flagging）演示。
Hugging Face BlogAI 评分4848 BLOOM 训练背后的技术：176B 参数模型如何用 Megatron-DeepSpeed 完成训练
Hugging Face 详解 176B 参数多语言模型 BLOOM 的训练技术，该项目由 Thomas Wolf 发起，使用 384 张 80GB A100 GPU、Megatron-DeepSpeed 框架和 350B token 的 59 语言数据集，耗时约 3.5 个月完成。
Hugging Face BlogAI 评分2222 如何用 Sentence Transformers 构建歌单生成器
作者用 Sentence Transformers 的语义搜索功能构建了一个歌单生成器，将歌词按段落切分并嵌入，再根据文本提示检索最相关的歌曲，最终用 Gradio Blocks API 搭建多步交互演示并托管在 Hugging Face Spaces 上。